STAR模型框架下的wild bootstrap单位根检验

发布时间：2018-05-15 17:07

  本文选题：STAR模型 + 单位根　； 参考：《统计与决策》2016年12期

【摘要】：考虑随机误差项存在异方差的情形,文章建立了STAR模型框架下的wild bootstrap单位根检验策略。Monte Carlo模拟研究的结果表明,若时间序列存在GARCH异方差,KSS非线性单位根检验统计量的检验水平扭曲程度要远高于线性ADF统计量,且GARCH特征越明显,扭曲程度越高。无论GARCH特征明显与否,wild bootstrap单位根检验方法都不存在检验水平扭曲,且具有理想的检验势。
[Abstract]:Considering the existence of heteroscedasticity of random error terms, the wild bootstrap unit root test strategy under the framework of STAR model. Monte Carlo simulation results show that, If there is GARCH heteroscedasticity and KSs nonlinear unit root test statistics in time series, the test level distortion degree is much higher than that of linear ADF statistics, and the higher the GARCH characteristic is, the higher the distortion degree is. No matter whether the characteristics of GARCH are obvious or not wild bootstrap unit root test method has no distortion of test level and has ideal test potential.
【作者单位】： 暨南大学统计学博士后科研流动站;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2014M562245)
【分类号】：F830.9;F224

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本文编号：1893186